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如何求职转行到 AI 行业

回答

以下是关于求职转行到 AI 行业的一些建议:

在 AI 时代,技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能,如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等,因为 AI 无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者,要重新思考职业生涯规划,可能需学习新技能或转向更需人类特质的工作领域。

在 AI 就业市场:

  1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,还应提前在脉脉等平台收集公司的其他信息。
  2. 部分公司未搞懂 AI 能带来的价值,只是跟风,求职者要有咨询和商业化思维,帮公司厘清业务增长机会。
  3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同,岗位职责和任职要求也不同,未来会统一标准,这是产品经理转型的机会。
  4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会,目前应用层机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业不够,业务创新也很重要。

对于学生和应届毕业生:

  1. 可以通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估兴趣和技能,选择合适职业路径并制定规划。
  2. 根据职业目标获得个性化学习建议和资源,提升 AI 领域技能为就业做准备。

对于职场新人和职业转换者:

  1. 可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划,明确短期和长期目标。
  2. 对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者,可获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。

对于企业:

  1. 可利用相关产品评估应聘者 AI 技能水平,选择合适候选人。
  2. 为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才。
  3. 为员工制定个性化职业发展计划,提供持续职业指导和培训,提升员工职业满意度和留任率。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

生成式人工智能:技术就业市场的新篇章

在AI时代,技术专业人士需要发展那些AI难以替代的技能。这包括团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。AI虽然可以输出代码,但它无法建立团队、跨越文化界限进行交流,或者激发团队的创造力。技术就业市场将始终为那些能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。同时,对于那些从事现在可能面临被AI取代风险的工作的技术工作者来说,他们需要重新思考自己的职业生涯规划。这可能意味着学习新技能,或者转向那些更需要人类特质的工作领域。

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

基于我之前也实操了一些AI落地项目(后面分享),我实际聊了一些AI企业的就业机会,谈谈个人的想法。1)鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到offer,除了看boss直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱;2)一些公司实际上没搞懂用AI能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会;3)不同公司对AI产品经理的定位不同,所以招聘市场上对AI产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。4)有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂AI或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成PMF验证,海外有很多优秀案例。

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学生和应届毕业生职业选择和规划:学生可以通过产品了解AI技术在不同职业中的应用,评估自己的兴趣和技能,选择合适的职业路径,并制定详细的职业规划。技能提升:根据职业目标,学生可以获得个性化的学习建议和资源,提升自己在AI领域的技能,为未来的就业做好准备。职场新人和职业转换者-职业发展指导:职场新人可以根据自身的职业目标和市场需求,制定职业发展计划,明确短期和长期的职业目标。职业转型支持:对于希望从其他领域转型到AI相关领域的从业者,产品可以提供详细的转型路径和必要的技能培训资源,帮助他们顺利转型。企业-人才招聘和培养:企业可以利用产品评估应聘者的AI技能水平,选择合适的候选人。同时,可以为现有员工提供职业发展规划和技能提升的建议,培养内部AI人才。员工职业发展:企业可以为员工制定个性化的职业发展计划,提供持续的职业指导和培训,提升员工的职业满意度和留任率。

其他人在问
国内都有哪些类似于文心一言类的AIGC应用?
国内类似于文心一言的 AIGC 应用有: 语言文字类:百度的文心一言、阿里云的通义千问等。 语音声音类:Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2024-11-14
现在国内比较好的AIGC应用都有哪些?
以下是一些国内比较好的 AIGC 应用: “悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院):“悟道・天鹰”(Aquila)是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。
2024-11-14
可以解释论文中词汇的ai工具有什么?
以下是一些可以解释论文中词汇的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下 AI 工具在论文写作的其他方面也有帮助: 1. 文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 选择工具时应结合具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 常受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-11-14
用于分析excel表数据的AI工具
以下是一些可用于分析 Excel 表数据的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户能以聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,Omni 的计算 AI 功能能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
简述一下什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学,是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它能理解自然语言并输出自然语言即可。其生态位是一种似人而非人的存在。 最初,计算机是按照明确的程序和算法进行数字运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,无法明确编程步骤,而这正是 AI 感兴趣的。 对于三年级的孩子,可以简单理解为让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。
2024-11-14
现在在生成思维导图方面做的最好的ai是哪个
以下是一些在生成思维导图方面表现出色的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn:国内思维导图与 AIGC 结合的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,能一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 此外,还有以下相关产品: 1. Mymap:打磨出色,图表种类多,能根据问题自动选择和询问合适的图表类型,速度快且信息准确。 2. AmyMind:特色是可将创建的思维导图变成 PPT 并下载编辑。
2024-11-14
如何快速转行入AI
以下是快速转行入 AI 的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于不会代码的情况,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程会感到困难,各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内,循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 1. 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,拥有一个装满各种道具的百宝袋,即标准库,遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用,还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。 另外,关于如何防止 AI 取代人类思考一切,原文提到:认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中,我们需要意识到认知萎缩的危险,以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去,我们需要记住城市的布局和路线,而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。
2024-11-11
我想转行做AI产品经理我该了解哪些AI方面的知识
如果您想转行做 AI 产品经理,以下是您需要了解的一些 AI 方面的知识: 1. 算法知识: 理解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识,可与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,提升产品竞争力。 提升数据分析能力,因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 2. 技术框架:对技术框架有认知,了解技术边界,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 3. 关注重点: 关注场景、痛点和价值。 例如在录播课编程作业的自动批改案例中,要关注班主任批改作业时间长的场景,作业批改无法统一标准的痛点,以及提高教学质量和效率的价值。 总之,AI 产品经理需要具备跨学科的知识背景,能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。
2024-09-14
普通人如何转行AI行业
普通人转行 AI 行业有以下两个主要选择: 1. AI 转型: 目前创投圈有“十个 AI 应用里面,五个办公 Agent,三个 AIGC”的说法。产品之间的根本差距不大,关键在于对行业的理解和靠谱交付。 对标移动互联网,现在做 Agent 的公司类似于之前专门做 APP 的公司,且存在比做 APP 更大的机会,即行业加 AI。 行业中的喜茶和金蝶等企业,都制定了 AI 战略或成立了 AI 部门。喜茶拥有过亿的私域用户数据,AI 可用于新零售门店管理、营销销售、客户服务;金蝶作为传统 SaaS 软件拓展新的 AI 业务,属于新零售+AI 与 SaaS+AI。 2. 在生活中应用 AI: 可以在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后,搭建一个 bot 来提高工作或学习效率。 应用 AI 养成自驱自律的习惯,持续学习、自我进化与迭代。 利用 AI 辅助下一代的教育。 此外,随着全球 AI 市场快速升温,新的 AI 应用不断涌现,AI Agent 是当下大模型最激动人心的发展主线。AI Agent 让“人机协同”成为新常态,在其加持下,越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织。在一些领域里,一个人加上足够的 AI 工具,就可以成为一家专业化公司。
2024-08-22
怎么转行aigc产品经理
转行成为 AIGC 产品经理需要具备以下条件和步骤: 对 AIGC 有浓厚兴趣和热情,了解其发展趋势和应用场景。 掌握相关技能,如熟练使用 StableDiffusion、SD Web UI 等工具,会写复杂的提示词,能上手简单的模型微调等。 具备产品经理的基本能力,如需求分析、产品设计、项目管理等。 关注行业动态,了解最新的 AIGC 技术和产品。 积累相关经验,可以通过参与项目、实习或自学等方式。 建立人脉关系,与同行交流,了解行业内的机会。 在招聘信息中,某数字银行正在招聘 AIGC 产品经理,要求对 AIGC 有坚定的信念,喜欢使用各种 AIGC 应用,能够上手相关技能。岗位职责包括构建大模型工程化产品,探索和设计支持 AI 原生应用构建的工程化产品。 此外,Midjourney 发布了自定义模型的能力,Mistral AI 在 B 轮融资中获得 600 百万欧元,Open AI 认命了新的 CFO 和 CPO。这些行业动态也反映了 AIGC 领域的发展和变化。
2024-07-08
想求职外企,有什么比较好的工具可以提升练习口语,至少推荐三个
为了提升练习口语,特别是针对求职外企的场景,以下是一些AI工具可以帮助您提高英语口语能力: 1. Speak: 这是一款AI英语学习APP,利用世界最先进的AI语言学习技术,提供全面的实时反馈,帮助用户流利掌握语言。Speak提供个性化学习体验,并帮助用户随时随地练习口语,OpenAI 曾投资该公司。 2. Duolingo: Duolingo(多邻国)提供了一个游戏化的学习平台,通过AI辅助的教学方法,帮助用户学习新词汇和短语。它的口语练习功能可以帮助您练习发音和口语表达。 3. Call Annie: 她可以在发音的过程中,能根据发言调整自己的表情和动作,让你感觉仿佛在和真人对话。我们可以随时和Call Annie通过视频或语音进行英语对话,是一个完美的英语口语练习帮手。 使用这些工具时,建议结合实际的对话练习,如参与语言交换、加入英语学习小组或与母语为英语的人进行对话,以获得更全面的口语练习。此外,定期的复习和持续的实践对于提高口语能力至关重要。
2024-04-17
视频生成行业做的好的产品推荐
以下是一些在视频生成行业表现出色的产品推荐: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但需收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 6. 可灵:国产应用,在视频生成质量、生成速度和国内用户的可访问性方面具有显著优势。 7. 从生成方式分类: 文生视频、图生视频:Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 视频生视频: 逐帧生成:SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧:SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉:Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复:Topaz Video AI。 AI Avatar+语音生成:Synthesia、HeyGen AI、DID。 长视频生短视频:Opus Clip。 脚本生成+视频匹配:Invideo AI。 剧情生成:Showrunner AI。
2024-11-12
AI 在教育行业的落地场景有哪些?
AI 在教育行业的落地场景主要包括以下方面: 1. 个性化学习:通过集成算法和大数据分析,如 Knewton 平台,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题,如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学:例如 Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,通过有趣方式加深学生对学科概念的理解。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行实验操作并获得 AI 系统反馈,如 Labster 的虚拟实验室平台。 5. 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 6. 针对学生情况和兴趣定制学习内容。 7. 论文初稿搭建及论文审核。 8. 帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。
2024-11-12
汽车行业AI应用
以下是人工智能在汽车行业的一些应用: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车,实现自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统,提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本,提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制,监测设备状态并优化生产流程,减少人为错误。 6. 销售和市场分析:汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以理解客户需求、制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,优化电池使用和充电时间,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等共享出行平台使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐:AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取措施。 此外,还有一些相关的 AI 应用案例,如汽车之家车商城利用 AI 分析用户购车需求和预算,为用户推荐合适的汽车品牌和车型,并提供购车优惠和金融服务。
2024-11-11
在语音数据的标注中你有什么针对你行业(车载语音助手)的特殊标注规则
在车载语音助手这一行业的语音数据标注中,特殊标注规则如下: 1. 音素覆盖:在录音开始前构建基础的文本前端,具备简单的文本转音素(G2P)系统。录音文本要保持多样性,音素或音素组合尽可能覆盖全,统计音素序列中的 NGram,避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制:收集车载播报的常用话术、专业术语(如油量、胎压等)、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解,并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性:确保录音文本拼写无误,内容正确,删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。
2024-11-11
如何打造智能家电行业大模型,需要几步,分别具体怎么实施?
打造智能家电行业大模型一般需要以下步骤及具体实施方法: 1. 准备计算资源:训练大模型需要大量的计算能力,特别是 GPU 等硬件,类似于找一所具备资本和资源的“贵族学校”。 2. 确定数据:大模型需要海量的数据,数据量通常以千亿序列(Token)为标配,这就像为学习确定丰富的“教材”。 3. 选择算法:选择合适的算法来处理和讲解数据,让大模型能更好地理解 Token 之间的关系,如同为学习找一位好“老师”。 4. 微调指导:为了让大模型更好地适应智能家电行业,需要进行微调指导,类似于就业指导。 5. 实际应用:完成上述步骤后,大模型就可以进行实际的任务,如翻译、问答等,这被称为推导。 在构建大模型的过程中,还包括以下具体环节: 1. 收集海量数据:如同教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:就像为孩子整理学习资料,要对收集到的数据进行清理和组织,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:为大模型设计“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,例如使用 Transformer 架构这种擅长处理序列数据的结构。 4. 训练模型:让大模型“阅读”提供的数据,通过反复预测句子中的下一个词等方式,逐渐学会理解和生成人类语言。 行业最佳实践方面,以 Baichuan 为例,针对用户复杂的问题,借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,还利用自研的 TSF 技术挖掘用户输入背后更深层的问题。在检索步骤中,自研了 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对大量数据进行预训练,并通过自研损失函数解决问题,同时引入混合检索方式提升目标文档的召回率。
2024-11-08
AI应用的行业
以下是 AI 的一些主要应用行业: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗,分析患者数据制定个性化治疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,帮助投资者做出投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 根据市场需求动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,进行预测性维护,避免停机。 检测产品缺陷,把控质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 实现无人机送货,送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育领域,提供个性化学习体验。 农业方面,分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐行业,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域,优化能源使用,提高能源效率。 需要注意的是,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-06